Proceedings VCM 2012 112 điều khiển động cơ xoay chiều ba pha có nhiều tham số bất định

Điều khiển động cơ xoay chiều ba pha có nhiều tham số bất định sử dụng bộ ước lượng tốc độ A speed estimation-based controller for three-phase AC motors having uncertain parameters Lê

Điều khiển động cơ xoay chiều ba pha có nhiều tham số bất định

sử dụng bộ ước lượng tốc độ

A speed estimation-based controller for three-phase AC motors having uncertain parameters

Lê Hùng Linh

Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông, Đại học Thái Nguyên

e-Mail: linhlehung@gmail.com

Phạm Thượng Cát, Nguyễn Văn Tính

e-Mail: ptcat@ioit.ac.vn, , nvtinh@ioit.ac.vn

Phạm Minh Tuấn

Viện Công nghệ vũ trụ, Viện Khoa học và Công nghệ Việt Nam

e-Mail: pmtuan2009@gmail.com

Tóm tắt

Báo cáo khảo sát và đề xuất hệ thống điều khiển động cơ xoay chiều ba pha phối ghép phương pháp ước lượng tốc độ tự thích nghi và thuật toán điều khiển sử dụng mạng nơ ron để khắc phục tính bất định của nhiều tham số trong mô hình động lực của động cơ như từ thông và điện trở của rotor, cũng như hệ số ma sát và tải thay đổi khi hệ thống hoạt động Một số kết quả mô phỏng trên Matlab-Simulink được thực hiện để minh chứng sự đúng đắn của hệ phối ghép ước lượng và điều khiển tốc độ đề xuất

Abstract:

This paper surveys and proposes a three-phase AC motor control system integrating an adaptive speed estimation method and controlling algorithms using neural networks to deal with indefinite parameters in dynamic models of the motor such as the rotor’s magnetic flux and resistance, as well as the friction coefficient and load changes when the system operates Some simulation results on Matlab-Simulink are provided to show the effeciency of the proposed system integrating speed estimation and speed control

Ký hiệu

Ký hiệu Đơn vị Ý nghĩa

Ls; Lr;

Lm

H điện cảm stator, rotor,

điện cảm cảm ứng

Rr; Rs Ω điện trở rotor, stato

, d rad/s vận tốc góc rotor, vân

tốc góc rotor mong muốn

* giá trị đặt, giá trị cần

1 Đặt vấn đề

Động cơ xoay chiều 3 pha không đồng bộ được sử

dụng nhiều trong công nghiệp và đời sống Điều

khiển tốc độ động cơ xoay chiều còn nhiều vấn đề

cần giải quyết bởi nó phụ thuộc vào nhiều thành

phần phi tuyến có tham số bất định như điện trở

của rotor, từ thông, hệ số ma sát và tải thay đổi

Điều khiển động cơ xoay chiều đã là chủ đề của rất nhiều nghiên cứu vài chục năm gần đây [1], [2], [3], [9] Các nghiên cứu tập trung tìm các phường pháp điều khiển mới không sử dụng bộ cảm biến tốc độ như: sử dụng các bộ lọc Kalman, lọc phi tuyến hay bộ quan sát theo chế độ trượt [8], [9] để ước lượng tốc độ động cơ Các phương pháp điều khiển này làm giảm giá thành sản phẩm, nhưng hiệu quả điều khiển phụ thuộc vào nhiều thuật toán ước lượng và độ chính xác của mô hình động cơ Do hệ động lực của động cơ xoay chiều

có nhiều tham số bất định nên việc điều khiển động cơ không đảm bảo chất lượng khi có tải thay đổi lớn Trong trường hợp này các phương pháp điều khiển tự thích nghi [4], [5], [6], [7], các phương pháp nhận dạng on-line và điều khiển có

sự hỗ trợ của mạng nơ ron thường được sử dụng Báo cáo này đề xuất một phương pháp điều khiển tốc độ động cơ sử dụng mạng nơron nhân tạo với thuật học on-line để bù các đại lượng bất định trong mô hình động lực của động cơ xoay chiều và không sử dụng bộ cảm biến tốc độ rotor

mà sử dụng phương pháp ước lượng tốc độ của

rotor Một số kết quả mô phỏng trên Matlab được

thực hiên để kiểm chứng tính hiệu quả của phương

pháp đề xuất

2 Bộ ước lượng tốc độ động cơ tự thích nghi

2.1 Mô hình động cơ cảm ứng

Trong hệ tọa độ  , , ta có các phương trình từ

thông rotor và phương trình dòng điện stator[12]:

d

L m dt

 



 



 

 

 

ψ

i

S m

R d

L

 



i

Trong đóψ    ,  T,i  i i , T, u  u ,u  T

lần lượt là véc tơ từ thông rotor, véc tơ dòng điện

stator và véc tơ điện áp stator trong hệ tọa độ

 , ; r

r

R

L

 là hằng số thời gian rotor;

2

1 m

s r

L

L L

s r

L

L L





2.2 Phương pháp ước lượng tốc độ động cơ tự

thích nghi

Bài báo đề xuất phương pháp tự thích nghi sử

dụng điện áp stator và dòng stator như các đầu vào

để ước lượng tốc độ góc rotor  và hằng số thời

gian rotor  mà không cần đo chúng bằng các cảm

biến đắt tiền Phương pháp này được cải tiến từ

phương pháp ước lượng theo chế độ trượt của [12]

tránh được việc sử dụng hàm dấu và bộ lọc lọc

thông thấp

Trước tiên ta xây dựng bộ quan sát dòng stator

như sau:

ˆ

S

R

d

i

Trong đó, ˆi i iˆ ˆ,T là véc tơ ước lượng của

dòng stator i i i ,T; eˆi - i là véc tơ sai lệch

dòng;K là một hệ số dương, T là véc tơ điều

chỉnh sẽ được xác định sau Từ (2) và (3) ta có

phương trình sai lệch dòng stator:

S

m s

R

d

L

 

 

 

 

e

 

 



Ta thấy llà đại lượng không biết bao gồm các

thông số vật lý của động cơ như từ thông, tốc độ,

dòng điện và hằng số thời gian rotor là các đại

lượng bị chặn và liên tục nên ta có lcũng bị chặn,

liên tục và có thể được xấp xỉ bằng một mạng nơ

ron L như sau:

l= L += W L  L + (6)

Li  Li

trong đó W L là ma trận trọng số, wLi  Lie là

luật cập nhật trọng số của cột i,  Li là hàm đầu ra

của nơ ron i và  sai số xấp xỉ bị chặn: |||| ≤ 0

Cấu trúc của mạng nơron nhân tạo để xấp xỉ các

thành phần bất định l của hệ (4) phụ thuộc vào sai lệch e có thể chọn là mạng RBF 3 lớp như Hình 1

Ở đây ta chọn lớp đầu vào của mạng nơ ron là n=2

thành phần của sai lệch tốc độ e Lớp ra có n=2

nơ ron tuyến tính Lớp ẩn là các nơron có hàm phân bố Gauss dạng:

2

Lj

j

e 





; j = 1, 2

trong đó j,j là tham số kỳ vọng và phương sai của hàm phân bố Gauss có thể tự chọn

Hình 1: Cấu trúc mạng nơ ron RBF

Để sai lệch dònge ˆi - i)0 ta phải chọn T sao

cho hệ (4) với mạng nơ ron (6) ổn định tiệm cận

Sử dụng phương pháp thiết kế Lyapunov ta chọn hàm xác định dương:

2 1

1 2

Li Li i

V



e e w w  (7) Lấy đạo hàm hai vế của (5) ta được:

1

T

S

Li Li i

s

V R L



e e

 

 (8)

Thay (4),(5),(6) vào (8) ta có

2

2 0

1

S s

T S

s

T S

s

R V L R L R L













Chọn T  1W σ L L K e

e ta có

2

0

S s

R



  e   e 

Như vậy theo lý thuyết ổn định Lyapunov với việc

chọn K 0 thì hệ (4) ổn định tiệm cận hay nói

cách khác sai lệch dòng triệt tiêu e ˆi - i)0

Lúc này từ (4) ta suy ra:

 



 

 

ψ i T (10) Thay (5) vào (10) và sau khi chuyển đổi ta nhận

được:

 

Lấy đạo hàm hai vế của (5) với giả thiết từ thực tế

là vận tốc góc rotor  và hệ số  thay đổi rất chậm

so với tốc độ biến thiên của dòng điện và từ thông

trong động cơ nên ta có:

 

 



So sánh hai phương trình (1) và (7) ta dễ dàng rút

ra:

1





Thay thế (13) vào (12) nhận được:

m L

 

 

   



Phương trình (14) cho ta mối quan hệ vi phân giữa

tốc độ động cơ và số thời gian rotor là các đại

lượng cần tìm và các đại lượng đã biết l(tính được

từ (11)) và i (đo được) Để ước lượng được vận

tốc góc rotor  và hệ số  ta xây dựng bộ quan sát

sau:

ˆ ˆ

ˆ ˆ L m

 



(15) Trong đó  ˆ ˆ , là các giá trị ước lượng của  , , 

là một hằng số dương, εˆ -l l là sai số giữa giá trị

ước lượng ˆl và l được tính từ (10) Lấy (15) trừ

đi (14) ta có phương trình sai số:

m L

 





Trong đó   , là các sai lệch giữa giá trị ước

lượng  ˆ ˆ , của và giá trị thật của  , Ta cần tìm

các thuật tự chỉnh  ˆ ˆ, sao cho hệ (16) ổn định

tiệm cận và  ( ˆ )0,( ˆ )0

Chọn hàm Lyapunov:

2

1

0 2

V  ε ε T    (17)

Lấy đạo hàm V2 theo thời gian và với thực tế  ,

thay đổi chậm ta có  ˆ;ˆ:

V ε ε T     (18)

Thay (15) vào (16) và sau khi rút gọn ta có:

2

2

ˆ ˆ

ˆ ˆ

ˆ ˆ

m

m

m

L L

 

 

      





T

 

 



(19)

Trong đó l l  -l T



là véc tơ tính ra từ T

l l

l   Từ (19) nếu ta chọn luật cập nhật cho ước lượng vận tốc góc rotor và hằng số thời gian rotor:

ˆ

  ε l T

ε T l i (21) Thì :

V  ε ε T  (22)

Từ (22) ta thấy V 2 0 và, V 2 0 với mọi ε0 và

V  khi và chỉ khi ε0 do vậy suy ra ε0 và

từ (21), (20) ta có  ˆ 0,  ˆ 0 tức là   0 và

0

  Mặt khác khi ε0 từ (16) ta có:

 



Do hai véc tơ (l L mi) và l

rõ ràng là độc lập tuyến tính nên phương trình (23) chỉ bằng 0 khi

  , hay ˆ và ˆ  Như vậy luật cập nhật (20) và (21) cho ta giá trị tốc độ góc rotor  và hằng số thời gian rotor  mà

không cần sử dụng các cảm biến tốc độ đắt tiền để

điều khiển tốc độ động cơ

Phương pháp ước lượng tốc độ đề xuất trong phần này tránh được việc sử dụng hàm dấu và bộ lọc lọc thông thấp mà trong phương pháp ước lượng

theo chế độ trượt của [12] phải dùng

3 Mô hình hệ điều khiển động cơ xoay chiều

Mô hình động lực của động cơ cảm ứng thường được được xây dựng trên cơ sở lý thuyết điều khiển tuyến tính trong không gian tham chiếu luân phiên [5], [6] Mômen quay được tạo ra bởi động

cơ cảm ứng là:

3

4

m

r

L



Trong đó i qs và i ds là dòng điện stator và  qrvà

dr

 là từ thông rotor trên trục d, q; P là số cực; B là

hệ số ma sát; J là quán tính của rotor; T L mômen tải

Phương pháp điều khiển véc tơ nhằm bảo đảm tốc độ của véc tơ từ thông rotor đạt tới một tốc độ đồng bộ, và từ thông rotor theo hướng thẳng đứng

của trục d Thành phần của từ thông theo hướng

trục q bị triệt tiêu và từ thông rotor nằm trọn vẹn

trên trục d [11], nên ta có:

*

4

3

r

m r

L

Trong đó ký hiệu ‘*’ đặc trưng cho tín hịêu

điều khiển cần đạt được Phương trình (25) cho

biết nếu từ thông rotor không đổi thì mômen điện

từ T e

*

sẽ thay đổi tuyến tính với tín hiệu điều khiển

dòng iqs* Vì vây, phương pháp điều khiển véc tơ

cho máy điện cảm ứng lúc này có cấu trúc như

điều khiển động cơ một chiều DC

Từ phương trình (24) ta có:

( ) r

d

dt





trong đó:

3

4

m

r

L

P

K

L

 gọi là hằng số mô men,

* *

( ) r qs

u t  i gọi là điện áp điều khiển [3]

Lấy Laplace hai vế phương trình (26) ta có

( ) (s)= ( ) ( )G s u s T s L

trong đó: G s( ) K





Mô hình động cơ khi có nhiều tham số bất định

Từ phương trình (26):

u t J B T (28)

Trong đó

J

K

    

; Beff B Beff Beff

K

    

;

eff

L

T

T

K



eff , eff

J B

là các phần biết;

  là các phần không biết

Đặt f Teff Jeff Beff (29)

Do Jeff,Beff và Teff là các đại lượng bị giới hạn

ta có thể xác định được giới hạn của f :

'

f    (30)

Thay (30) vào (29) ta có hệ động lực mô tả tốc độ

mô tơ có các tham số bất định như sau:

( )

Như vậy bài toán điều khiển động cơ trở về xác

định tín hiệu điều khiển u t( ) sao tốc độ mô tơ 

bám theo tốc độ  d mong muốn trong khi không

biết rõ các tham số Jeff,Beffvà tải thay đổi

eff

T không biết trước

4 Phương pháp điều khiển tốc độ động cơ với

nhiều tham số bất định 4.1 Xác định tín hiệu phản hồi và bù hệ số ma sát

Chọn u t( )u0u1 (32) trong đó u0 là tín hiệu phản hồi dạng PD và bù hệ

số ma sát Beff

u0 Jeff( dK D(  d)) Beff

,

  là tốc độ mong muốn của động cơ; 0

D

K  là hệ số phản hồi tốc độ

u 1 là tín hiệu bù các đại lượng bất định f sẽ được xác định sau

Thay (32), (33) vào (31) ta được

D

K

trong đó sai số tốc độ    d Thay vào phương trình (35) ta có:

'

D

với ' 1

eff

u u J

  ;

eff

f f J

  

Như vậy, bài toán điều khiển trở thành tìm '

cho hệ (36) ổn định tiệm cận trong khi không biết

'

f Ta sẽ sử dụng một mạng nơ ron để xấp xỉ hàm

'

f

4.2 Xác định mạng nơ ron xấp xỉ đại lượng bất định '

f

Theo định lý Stone Weierstrass [10] mạng nơ ron RBF có khả năng xấp xỉ hàm liên tục có cấu trúc không biết trước Ta xấp xỉ hàm '

f bằng ˆf là đầu ra của mạng nơ ron RBF với một nút nơ ron ở lớp ẩn với sai số xấp xỉ được mô tả theo phương trình:

f  f  trong đó  là sai số xấp xỉ (37)

Ta chọn mạng nơ ron ˆf RBF ba lớp như sau

- Lớp đầu vào là tín hiệu sai số 

- Lớp giữa là lớp ẩn có đầu ra là  có hàm ra dạng

Gauss:

( ) exp  c







trong đó  là đầu ra; c, là tham số trọng tâm và sai lệch chuẩn của hàm Gauss được tự do chọn

- Lớp đầu ra tuyến tính

Hình 2 Mô hình điều khiển động cơ sử dụng bộ ước lượng tốc độ

trong đó w là trọng liên kết được hiệu chỉnh

on-line trong quá trình điều khiển

- Thuật học của mạng được chọn là

trong đó  0 là hệ số học chọn tự do

4.3 Xác định thuật điều khiển u1

Ta chọn tín hiệu bù các đại lượng bất định u1sử

dụng đầu ra của mạng nơ ron ˆf như sau:

'



trong đó  0 được chọn tự do

4.4 Mô hình điều khiển động cơ xoay chiều với

nhiều tham số bất định

Ta chọn thuật điều khiển uvà thuật học w của

mạng nơ ron như sau [13]:

'



   

trong đó các tham số tự chọn K D,  ,  0

Cấu trúc của hệ điều khiển có thể mô tả theo sơ đồ

trên Hình 2 Tín hiệu điều khiển u gồm hai thành

phần chính: u0 Jeff( dK D(  d)) Beff

thành phần phản hồi PD và bù thành phần ma sát,

1

u là thành phần bù có mạng nơ ron với thuật học

on-line để xấp xỉ các thành phần bất định Tốc độ

động cơ được ước lượng

5 Mô phỏng kiểm chứng phương pháp điều

khiển

Ta giả thiết tín hiệu tốc độ mong muốn  d biến

thiên theo dạng hình thang:

0 5 10 15 20

T ime (s)

Hình 3: Tốc độ rotor mong muốn

Ta mô phỏng hệ điều khiển tốc độ động cơ với các tham số bất định với tải thay đổi không biết trước

có dạng:

ˆ 1.5sin(2 ) 0.5sin(50 )

L

  

ˆ

L

T có biên độ thay đổi theo thời gian như Hình 4:

Hình 4: a) Thành phần tải thay đổi đột biến của

mô tơ;

b) Biến thiên của tải TL

Các thông số của động cơ Ls=0.47mH;

Lr=0.47mH; Lm=0.44mH; Rr=3.6Ω; Rs=8Ω; P=4 cực;

b)

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 -2

0 2 4 6 8 10

Time (s)

TL

5.1 Mô phỏng với tín hiệu điều khiển sử dụng

mạng nơron và tín hiệu phản hồi trực tiếp vận

tốc góc rotor động cơ

0

5

10

15

20

Time (s)

Van toc goc thuc Van toc goc mong muon

Hình 5a: Đồ thị vận tốc góc rotor thực và vận tốc

góc rotor mong muốn

-0.35

-0.3

-0.25

-0.2

-0.15

-0.1

-0.05

0

time (s)

Sai lech giua van toc goc thuc va van toc goc mong muon

Hình 5b: Đồ thị Sai số giữa tốc độ giữa vận tốc

góc rotor thực và vận tốc góc rotor mong muốn

Với kết quả mô phỏng sử dụng mang nơron Hình

5a, ta thấy tốc độ của rotor đã được điều khiển

bám sát với tốc độ mong muốn Tại các thời điểm

tải thay đổi đột biến tốc độ rotor có quá trình quá

độ nhất định nhưng chỉ sau một khoảng thời gian

rất ngắn mạng nơ ron tự học và tác động đưa tốc

độ rotor về với tốc độ mong muốn Điều này

chứng tỏ khả năng tự thích nghi của hệ và minh

chứng cho tính hiệu quả của phương pháp điều

khiển tốc độ động cơ sử dụng mạng nơron với

thuật học on-line để bù các đại lượng bất định và

tải thay đổi lớn trong hệ điều khiển tốc độ động cơ

xoay chiều

5.2 Mô phỏng với tín hiệu điều khiển sử dụng

mạng nơ ron và ước lượng vận tốc góc rotor

động cơ bằng chế độ trượt

0

5

10

15

20

time (s)

van toc goc rotor uoc luong van toc goc rotor mong muon

Hình 6a: Đồ thị vận tốc góc rotor mong muốn và

giá trị ước lượng

0 5 10 15 20

time (s)

gia tri uoc luong cua van toc goc rotor van toc goc rotor thuc te

Hình 6b: Đồ thị vận tốc góc rotor thực và giá trị

ước lượng

-2 -1 0 1 2 3

time (s)

sai lech giua gia tri thuc va gia tri uoc luong cua van toc goc rotor

Hình 6c: Sai số giữa tốc độ góc rotor phản hồi

thực và tốc độ ước lượng

Với kết quả mô phỏng sử dụng mang nơ ron Hình

6, ta thấy tốc độ của rotor đã được điều khiển bám sát với tốc độ mong muốn Tại các thời điểm tải thay đổi đột biến tốc độ rotor có quá trình quá độ nhất định nhưng sai lệch chỉ khoảng 1,2% Tại thời điểm tăng tốc và giảm tốc có độ sai lệch lớn nhất khoảng 16%

6 Kết luận

Báo cáo này đề xuất một phương pháp điều khiển tốc độ động cơ sử dụng mạng nơ ron nhân tạo với thuật học on-line để bù các đại lượng bất định và tải thay đổi lớn trong mô hình động lực của động

cơ xoay chiều Đồng thời bài báo cũng đề xuất một phương pháp ước lượng tốc độ động cơ tự thích nghi cải tiến tránh được việc sử dụng hàm dấu không liên tục và bộ lọc thông thấp của phương pháp ước lượng theo mode trượt [12] Độ ổn định tiệm cận toàn cục của hệ thống điều khiển sử dụng mạng nơ ron được kiểm chứng Các kết quả mô phỏng minh chứng hiệu quả của phương pháp ước lượng và điều khiển tốc độ đông cơ đề xuất

Tài liệu tham khảo

[1] W Leonhard, Control of Electric Drives,

SpringerVerlag, 2001

[2] P Krause, Analysis of Electric Machinery,

McGrawHill, 1986

[3] R J Wai, Robust Decoupled Control of Direct Field-Oriented Induction Motor Drive, IEEE

Transactions on Industrial, Vol 52, No 3, June

2005

[4] S Rao, M Buss, and V Utkin, An adaptive sliding mode observer for induction machines,

Proceedings of the 2008 American Control

Conference, Seattle, Washington, USA, June

2008, pp 1947–1951

[5] R Marino, S Peresada, and P Valigi, Adaptive

input output linearizing control of induction

motors, IEEE Transactions on Automatic

Control, Vol 38, No 2, pp 208–221, Feb 1993

[6] V I Utkin, J G Guldner, and J Shi, Sliding

Mode Control in Electromechanical Systems

Taylor & Francis, 1999

[7] K Halbaoui, D Boukhetala, and F Boudjema,

A New Robust Model Reference Adaptive

Control for Induction Motor Drives Using a

Hybrid Controller, Proceedings of the 2008

International Symposium on Power Electronics,

Electrical Drives, Automation and Motion

pp.1109-1113

[8] Z Yan and V Utkin, Sliding mode observers

for electric machines an overview, Proceedings

of the IECON 02, Vol 3, No 2, November

2002, pp 1842 – 1847

[9] A Derdiyok, Z Yan, M Guven, and V Utkin,

A sliding mode speed and rotor time constant

observer for induction machines, Proceedings

of the IECON 01 , Vol 2, December 2001, pp

1400–1405

[10] N.E Cotter, The Stone- Weierstrass and Its

Application to Neural Networks, IEEE Tran on

Neural Networks Vol 1 N4 1990 pp 290 –

295

[11] P Marino, M Milano, F Vasca, Linear

quadratic state feedback and robust neural

network estimator for

field-oriented-controlled induction motors, IEEE Trans Ind

Electron, Vol46, pp 150–161, 1999

[12] Adnan Derdiyok, Zhang Yan, Mustafa Guven

and Vadim Utkin, A Sliding Mode Speed and

Rotor Time Constant Observer for Induction

Machines, IECON’01: The 27th Annual

Conference of the IEEE Industrial Electronics

Society

[13] Pham Thuong Cat, Le Hung Linh, Pham Minh

Tuan, Speed Control of 3-Phase Asynchronus

Motor Using Artificial Neural Network, 2010

8th IEEE International on Control and

Automation Xiamen, China, June 9-11,2010

p832-p836

Lê Hùng Linh sinh năm 1981

Anh nhận bằng đại học năm

2003 và thạc sỹ năm 2007, về

ngành Công nghệ điện tử - viễn thông của Trường Đại học

Công nghệ - Đại học Quốc gia

Hà Nội Từ năm 2003 đến nay anh là giảng viên của Khoa Công nghệ tự động hóa, Trường Đại học Công

nghệ Thông tin và Truyền thông, Đại học Thái

Nguyên Hướng nghiên cứu chính là thiết kế và thực hiện các hệ thống đo lường, điều khiển, các

hệ thống nhúng

Pham Thuong Cat received

his M.S degree in Computer Engineering from Budapest Technical University in 1972 and Ph.D in Control Engineering from Hungarian Academy of Sciences (MTA)

in 1977 From 1985 to 1988,

he was a Postdoctoral Fellow

at MTA SzTAKI the Research Institute of Computer and Automation of MTA and received D.Sc degree in Robotics from Hungarian Academy of Science in 1988 He is a Honorary Research Professor in Computational Sciences of MTA SzTAKI From 1979 he is researching and teaching PhD Courses at the Institute of Information Technology, Vietnamese Academy of Science and Technology

D.Sc Cat serves as Editor-in-Chief of the Journal

of Computer Science and Cybernetics of Vietnamese Academy of Science and Technology

He is a Vice President of the Vietnamese Association of Mechatronics His research interests include robotics, control theory, cellular neural networks and embedded control systems

He co-authored 4 books and published over 150 papers on national and international journals and conference proceedings

TS Phạm Minh Tuấn tốt

nghiệp Đại học Bách khoa Hà Nội, chuyên ngành Công nghệ Thông tin năm 1997, sau đó nhận bằng Thạc sĩ và Tiến sĩ

về Kỹ thuật Điều khiển ở trường Đại học Công nghệ Nanyang, Singapore, vào các năm 2002 và 2006 Từ 2006 đến 2011, ông làm việc tại Phòng Công nghệ Tự động hóa, Viện Công nghệ Thông tin, Viện KHCNVN Hiện tại, ông đang là Phó Giám đốc Trung tâm Điều khiển

và Khai thác Vệ tinh nhỏ thuộc Viện Công nghệ

Vũ trụ, Viện KHCNVN

Lĩnh vực nghiên cứu chính của ông bao gồm điều khiển xe tự hành, điều khiển tư thế vệ tinh, các hệ nhúng, và hệ thống năng lượng tái tạo Ông đã cho đăng trên 30 bài báo tại các hội nghị, tạp chí trong nước và quốc tế Ông còn là thành viên Hội Cơ điện tử Việt Nam

Nguyễn Văn Tính nhận bằng

kỹ sư tại Đại Học Bách Khoa

Hà Nội năm 2008 Anh đang làm nghiên cứu viên tại Viện Công nghệ Thông tin thuộc Viện Khoa học Công nghệ Việt Nam, số 18 Hoàng Quốc Việt, Cầu Giấy, Hà Nội